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El vicepresidente de Google advierte sobre la reestructuración de las empresas emergentes de IA

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El auge de la IA generativa impulsó un rápido ritmo de creación de startups. Sin embargo, a medida que el entusiasmo inicial se va apagando, dos modelos de negocio que antes eran muy populares, los envoltorios LLM y los agregadores de IA, se consideran cada vez más señales de alerta.
Darren Mowry, que dirige la organización global de startups de Google en Cloud, DeepMind y Alphabet, sugiere que las startups que dependen en gran medida de estos modelos tienen su «luz de avería» encendida.
Los envoltorios LLM son, en esencia, startups que crean un producto o una capa de experiencia de usuario sobre modelos de lenguaje grandes ya existentes, como Claude, GPT o Gemini, para satisfacer una necesidad específica. Un ejemplo sería una startup que utiliza la IA para ayudar a los estudiantes con sus estudios.
«Si tu estrategia depende principalmente del modelo backend para hacer todo el trabajo pesado y, en esencia, estás utilizando ese modelo como marca blanca, la industria está perdiendo la paciencia con ese enfoque», afirmó Mowry en el episodio de Equity de esta semana.
Envolver «una propiedad intelectual muy débil alrededor de Gemini o GPT-5» indica una falta de diferenciación, según Mowry.
Hizo hincapié en que, para que una startup «progrese y crezca», necesita «fosos profundos y amplios que estén diferenciados horizontalmente o sean muy específicos de un mercado vertical». Entre los ejemplos de envoltorios LLM con fosos sustanciales se incluyen Cursor, un asistente de codificación impulsado por GPT, y Harvey AI, un asistente legal de IA.
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Boston, Massachusetts | 9 de junio de 2026 INSCRÍBETE AHORAEn resumen, las startups ya no pueden esperar simplemente superponer una interfaz de usuario sobre un modelo GPT y obtener una tracción significativa del producto, una estrategia que podría haber funcionado a mediados de 2024 con el lanzamiento de la tienda ChatGPT de OpenAI. La necesidad imperiosa actual es crear un valor de producto intrínseco y sostenible.
Los agregadores de IA son un tipo específico de envoltorio: startups que combinan múltiples LLM en una única interfaz o capa API para dirigir las consultas a través de diferentes modelos. Estas plataformas suelen ofrecer una capa de orquestación con herramientas de supervisión, gobernanza o evaluación. Algunos ejemplos son la startup de búsqueda con IA Perplexity o la plataforma para desarrolladores OpenRouter, que proporciona acceso a múltiples modelos de IA a través de una API unificada.
Aunque varias de estas plataformas han ganado usuarios, el consejo de Mowry para las nuevas startups es inequívoco: «Manténganse alejados del negocio de los agregadores».
Explica que los agregadores suelen tener dificultades para crecer o avanzar porque los usuarios desean «alguna propiedad intelectual integrada» que les garantice que se les dirige al modelo más adecuado en función de sus necesidades específicas, y no debido a limitaciones computacionales o de acceso subyacentes.
Con décadas de experiencia en el sector de la nube, incluyendo puestos en AWS y Microsoft antes de incorporarse a Google Cloud, Mowry ya ha sido testigo de este ciclo anteriormente. Establece un paralelismo con los inicios de la computación en la nube a finales de la década de 2000 y principios de la de 2010, cuando el negocio de la nube de Amazon experimentó un auge.
Durante ese periodo, surgieron numerosas startups para revender la infraestructura de AWS, posicionándose como pasarelas fáciles de usar que ofrecían herramientas, facturación consolidada y asistencia. Sin embargo, a medida que Amazon desarrolló sus propias herramientas empresariales y los clientes se familiarizaron con la gestión directa de los servicios en la nube, la mayoría de estas startups intermediarias quedaron marginadas. Solo sobrevivieron aquellas que aportaban un valor añadido genuino a través de servicios como la seguridad, la migración o la consultoría de DevOps.
Los agregadores de IA actuales se enfrentan a presiones similares en los márgenes, ya que los proveedores de modelos básicos amplían sus propios conjuntos de funciones empresariales, lo que podría hacer que los intermediarios resultaran redundantes.
Por el contrario, Mowry se muestra optimista con respecto a las plataformas para desarrolladores y la «programación vibrante», que tuvieron un año histórico en 2025. Empresas emergentes como Replit, Lovable y Cursor (todas ellas clientes de Google Cloud, según Mowry) atrajeron importantes inversiones y la adopción de los usuarios.
Mowry también prevé un fuerte crecimiento de la tecnología directa al consumidor, en la que las empresas empoderan a los usuarios finales con potentes herramientas de IA. Destacó el potencial de los estudiantes de cine y televisión para utilizar el generador de vídeo con IA de Google, Veo, para visualizar sus historias.
Más allá de la IA, Mowry identifica la biotecnología y la tecnología climática como áreas de crecimiento significativas, impulsadas tanto por la inversión de capital riesgo como por las «increíbles cantidades de datos» de las que ahora disponen las startups, lo que les permite crear un valor sustancial «de formas antes inimaginables».
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Darren Mowry, que dirige la organización global de startups de Google en Cloud, DeepMind y Alphabet, sugiere que las startups que dependen en gran medida de estos modelos tienen su «luz de avería» encendida.
Los envoltorios LLM son, en esencia, startups que crean un producto o una capa de experiencia de usuario sobre modelos de lenguaje grandes ya existentes, como Claude, GPT o Gemini, para satisfacer una necesidad específica. Un ejemplo sería una startup que utiliza la IA para ayudar a los estudiantes con sus estudios.
«Si tu estrategia depende principalmente del modelo backend para hacer todo el trabajo pesado y, en esencia, estás utilizando ese modelo como marca blanca, la industria está perdiendo la paciencia con ese enfoque», afirmó Mowry en el episodio de Equity de esta semana.
Envolver «una propiedad intelectual muy débil alrededor de Gemini o GPT-5» indica una falta de diferenciación, según Mowry.
Hizo hincapié en que, para que una startup «progrese y crezca», necesita «fosos profundos y amplios que estén diferenciados horizontalmente o sean muy específicos de un mercado vertical». Entre los ejemplos de envoltorios LLM con fosos sustanciales se incluyen Cursor, un asistente de codificación impulsado por GPT, y Harvey AI, un asistente legal de IA.
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